Архив статей журнала
Рассмотрен способ автоматизации управления мостовым краном при текущей неопределенности его параметров, параметров переносимого груза и внешних возмущений. Целью управления является перемещение груза в горизонтальной плоскости в точку, обеспечивающую итоговую доставку груза в назначенное место с одновременным парированием угловых колебаний подвеса и обеспечением заданных динамических характеристик. Для этого применен подход, основанный на схеме управления с алгоритмом текущей параметрической идентификации, неявной эталонной модели и «упрощенных» условиях адаптируемости с нацеленностью на непосредственное отслеживание перемещения груза. Закон управления формирует заданную скорость тележки, отрабатываемую сервоприводом. При выборе параметров закона управления используются паспортные данные крановой установки. В отличие от ранее опубликованных работ по этой тематике предлагается решение, которое является более простым, надежным в эксплуатационном плане и менее дорогостоящим. Это достигается расположением совмещенного датчика, включающего акселерометр и датчик угловой скорости, на тросе подвеса около тележки крана, использованием алгоритмического решения, не требующего предварительного вычисления дрейфа датчика угловой скорости, и более эффективной процедуры текущей параметрической идентификации. Приведены результаты компьютерного моделирования, подтверждающие указанное. Аналогичный пример был реализован и на экспериментальной установке.
Рассмотрен подход к построению адаптивного управления скалярным объектом с текущей параметрической неопределенностью, для которого доступны измерению только его вход и выход, на основе упрощенных условий адаптируемости. Данный подход относится к непрямому самонастраивающемуся управлению с использованием алгоритма текущей параметрической идентификации и неявной эталонной модели. Структура настраиваемой модели в алгоритме идентификации выбирается как можно более простой, соответствующей основному движению объекта управления и элементарному динамическому звену или звеньям. В результате текущие оценки в составе указанной модели аппроксимируют движение объекта, критерием чего является сходимость невязки идентификации. Также требуется обеспечить определенные требования к текущим оценкам параметров. Эти оценки, даже неточные, используются для формирования закона управления, доставляющего заданные свойства замкнутой системы управления. Указанное положение предложено трактовать как уточнение известного принципа уверенной эквивалентности с исключением требования асимптотически точного оценивания параметров для достижения самонастраивающейся системой адаптивных свойств в задачах управления по выходу объекта. Основные соотношения приведены для примера, когда доминирующая динамика объекта близка колебательному процессу без дополнительной временно́й задержки. Предложено применять алгоритм идентификации в виде рекуррентного метода наименьших квадратов с фактором забывания и некоторыми модификациями. Приведены два примера решения задач построения адаптивных систем: управление угловым движением мостового крана и парирование колебаний упругого трехмассового привода. Предложено назвать рассматриваемый подход идентификационно-аппроксимационным. Отмечены возможность и пути его дальнейшего совершенствования.